Operator 是 Kubernetes 的一种扩展机制，用户可以利用这种扩展机制来让自己的应用以 Kubernetes native（k8s 原生）的方式在 kubernetes 平台上运行起来。...关于 Operator 更多详细的内容，可以在 Kubernetes 官方文档[2]上查看。 Jenkins 是一款社区强大、API & 插件丰富、用户众多且开源的持续交付工具。...为了让 Jenkins 能在 Kubernetes 上更好的运行，Jenkins 社区提供了 Jenkins Operator。...此 Operator 的安装有两种方式： •用 kubectl 来完成安装•用 helm 来完成安装 关于两种方式的不同使用命令，可以官网进行查看，本文选择用 kubectl 来完成。...，然后将这种描述的代码存放到 GitHub 上。
有时你或许需要在Linode上运行带有图形界面的软件，利用X-Forewarding可以非常容易地完成这项任务。 注意 这篇教程面向非管理员（non-root）用户。...如果你不熟悉这一命令，可参阅用户和组手册 在你的Linode上安装X11 在开始之前，请确保你的Linode上的软件是最新的： sudo apt-get update sudo apt-get upgrade...Mac XQuartz是一款专为在OS X上运行而设计的X11-server，Apple也为XQuartz的开发做出了贡献。请在此处下载软件并按照安装程序的说明进行操作。...Windows 有几种软件可以在Windows上提供X-server环境。...测试 首先我们用一个简单的图形应用程序进行测试： sudo apt-get install x11-apps 运行以下命令以启动监视光标的程序： xeyes 现在，做一些更大胆的尝试。
注意：杀死yarn进程的命令 yarn application -kill applicationID 1.做这个实验之前你的服务器上最好装了cdh集群，以及添加必要的组件，如hadoop，oozie，...2.需要准备一个关于spark的demo架包，我写的是WordCount功能的jar，网上关于这个的一大堆。...3.把需要的配置文件上传到你配置的hdfs路径上面，我配置的是hdfs://ctrl241:8020/usr/java这个目录下面 ? 4.然后在服务器上执行如下命令： ?...5.打开oozie的界面 ? 6.查看yarn的界面 ? 7.查看yarn的日志文件 ?
Anbox 是什么？ Anbox 是 “Android in a box” 的缩写。Anbox 是一个基于容器的方法，可以在普通的 GNU/Linux 系统上启动完整的 Android 系统。...Anbox 可以让你在 Linux 系统上运行 Android，而没有虚拟化的迟钝，因为核心的 Android 操作系统已经使用 Linux 命名空间（LXE）放置到容器中了。...Anbox 也可作为 snap 软件包安装，请确保你已经在你的系统上启用了 snap 支持。...如果你正在运行这些版本，那么你可以轻松地在官方发行版的软件包管理器的帮助下安装。否则可以用 snap 软件包安装。 为使 Anbox 工作，确保需要的内核模块已经安装在你的系统中。...$ yuk -S anbox-git 否则，你可以通过导航到下面的文章来 在 Linux 中安装和配置 snap。如果你已经在你的系统上安装 snap，其它的步骤可以忽略。
它的设计目的是为WSL用户提供直观且流畅的图形体验，使他们能够在Windows操作系统上运行Linux应用程序。...WSL是一种在Windows系统上运行Linux的子系统，它允许用户在Windows环境中同时使用Windows和Linux应用程序。然而，WSL最初没有提供对图形应用程序的完全支持。...功能特点： 1.图形应用支持：WSLg支持在Windows桌面上运行Linux图形应用程序，包括窗口管理器和桌面环境。...您可以调整图形性能和集成选项以满足您的需求。 4.运行Linux图形应用：一旦WSLg安装和配置完成，您可以直接在WSL环境下运行Linux图形应用程序，并享受流畅的图形体验。...通过简化图形应用程序的运行和集成过程，WSLg极大地提升了使用WSL的用户的体验。它是一个强大的工具，为开发人员和Linux用户在Windows操作系统上运行他们喜爱的应用程序提供了便利和灵活性。
我在 windows 运行 podman 当成 docker 的代替品，从网上抄了 ollama 的部署命令，发现里面存在一个相对路径的挂载文件夹。...我期望拿到 ollama 的下载内容，需要寻找到 podman 默认的挂载路径，但在网上找了一圈，可能是我的关键词问题，没有找到，于是记录本文期望能帮到大家 如下面命令 podman run -d -v...ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama 使用了 -v ollama:/root/.ollama 参数将本机的 ollama...文件夹挂载到容器里面的 /root/.ollama 文件夹 那默认情况下的本机 ollama 文件夹是在哪？...在 podman 里面挂载相对路径是什么 在 podman 里面挂载相对路径是在 WSL 里面的 ~/.local/share/containers/storage/volumes/ 文件夹
新建一个maven子项目 为了方便管理，我们可以在母项目的基础上新建一个子项目 ? ? 建立完成后 本身的src我们可以删掉 ? 5....粘贴依赖(内部porm.xml) 依赖 我们可以选择外部的porm.xml也可以选择在内部的porm.xml 两者的对比： 选择外部的porm.xml：优点：所有的项目都可使用。...选择内部的porm.xml：较外部好，但是每个子项目都要重新粘贴依赖。...测试运行 1. 上传到Linux测试 1. 打包 ? 如上图所示，如果继续使用maven打包的话，会很慢不方便。这时候我们需要用到的是jar包打包的方式 1.打包前的准备 ?...本次的分享就到这里了
Tensorflow团队早早就放出了风声，Tensorflow 2.0就快来了，这是一个重要的里程碑版本，重点放在简单和易用性上。...要深入了解所改变的内容及应用最佳实践，请查看新的Effective TensorFlow 2.0指南（发布在GitHub上）。本文简要概述那份指南里的内容。...已经解释了制定TensorFlow 2.0的变化和思考。本指南展现了在TensorFlow 2.0中开发应该是什么样的。前提假设您对TensorFlow 1.x有一定的了解。...相比之下，TensorFlow 2.0立即执行（就像Python通常做的那样），在tf 2.0中，图形和会话感觉更像实现细节。...在TensorFlow 2.0中，您可以使用 tf.function() 来修饰Python函数以将其标记为JIT编译，使得TensorFlow将其作为单个图运行（Functions 2.0 RFC）。
TF不仅拥有强大的计算集群，还可以在iOS和Android等移动平台上运行模型。 TF编程入门难度较大。初学者需要仔细考虑神经网络的架构，正确评估输入和输出数据的维度和数量。...研究人员关心他们能够以多快的速度进行研究，这类研究通常是在相对较小的数据集（可以容纳在一台计算机上的数据集）上运行的，并且运行在 上。...TensorFlow Eager 模式无法导出到非 Python 环境，无法优化，无法在移动设备上运行等。...代码生成 当你运行 PyTorch / TensorFlow 模型时，大多数工作实际上不是在框架本身中完成的，而是由第三方内核完成的。...有许多工具可以解决不同方面的问题（Halide、TVM、PlaidML、Tensor Comprehensions、XLA、Taco等），但是扔不清楚正确的方法到底是什么。
完成安置后，我们将测试你的系统以确认是否安置正确，以及 TensorFlow/Keras和OpenCV能否按照预期运行。我们还将用OpenCV来测试Nano摄像头确认我们可以访问视频流。...理论上讲还有第三种供电方式，如果你愿意可以从排针直接供电。...TensorFlow 目标检测API（TFOD API）是一个通常用于开发目标检测的模型库。我们用它为Nano的图形处理器去优化模型。...CUDA是英伟达用于图形处理器的一组库。一些非深度学习任务在CUDA适用的图形处理器上运行的比中央处理器更快。...都不支持Nano的图形处理器。
两款产品在CPU差异上，RK3568的CPU主频更胜一筹，但RK3399的CPU核心数量更有优势。...Mali-G52 MP2采用了Bifrost架构，支持Vulkan 1.1、OpenGL ES 3.2和OpenCL 2.0等API，具有更好的图形处理能力和更高的效率。...并支持更多的图形和计算接口。...工业级要求通常要求芯片在-40℃至85℃的温度范围内正常工作，所以RK3568 相对于RK3399来说更适用于工业控制、自动化、车载电子等要求严格的应用场景，可以在更恶劣的环境条件下稳定运行。...应用场景RK3568在应用场景上更加注重人工智能和机器学习方面的应用，支持TensorFlow Lite、Caffe、MXNet等多种深度学习框架，以及人脸识别、语音识别、图像识别等多种人工智能算法。
用 eager execution 运行和调试，然后在图形上使用 tf.function。TensorFlow 2.0 默认用 eager execution 运行，以便于轻松使用和顺利调试。...对于大部分 ML 训练任务来说，Distribution Strategy API 使得在不同的硬件配置上分布和训练模型变得很容易，而无需改变模型定义。...不论是在服务器、边缘设备还是网页上，也不论你使用的是什么语言或平台，TensorFlow 总能让你轻易训练和部署模型。...在 TensorFlow 2.0 中，我们正在通过标准化交换格式和调整 API 来改进跨平台和组件的兼容性和奇偶性（parity）。...此次的重大改变包括： 删除 queue runner 以支持 tf.data。 删除图形集合。 变量处理方式的变化。 API 符号的移动和重命名。
我们先从一台机器上的几个 GPU 上并行化简单图形开始。 一台机器上多设备 只需添加 GPU 显卡到单个机器，您就可以获得主要的性能提升。 事实上，在很多情况下，这就足够了。...简单放置 无论何时运行图形，如果 TensorFlow 需要求值尚未放置在设备上的节点，则它会使用简单放置器将其放置在未放置的所有其他节点上。...简单放置尊重以下规则： 如果某个节点已经放置在图形的上一次运行中的某个设备上，则该节点将保留在该设备上。 否则，如果用户将一个节点固定到设备上（下面介绍），则放置器将其放置在该设备上。...然后，我们第一次运行图形（在这种情况下，当初始化变量a时），简单布局器运行，并将每个节点放置在分配给它的设备上。...多个服务器的多个设备 要跨多台服务器运行图形，首先需要定义一个集群。 一个集群由一个或多个 TensorFlow 服务器组成，称为任务，通常分布在多台机器上（见图 12-6）。
谷歌机器智能团队负责分布式系统和并行计算的 Martin Wicke 今天在官博发布文章，介绍了名为 “TF2.0 晚间版”的版本，实际上是一个TensorFlow 2.0的开发者测试版。...Wicke表示，在TensorFlow 2.0的开发过程中，团队专注于可用性，并对定义 (specify) 和运行计算的方式做了重大更改。2018年秋季发布的RFC就体现了这一重大变化。...pip软件包附带一个转换器工具，可以升级 (大多数的) 1.x TensorFlow代码，因此它可以在每晚安装2.0的情况下运行。...需要注意的是，这个升级工具也处于开发当中，所以有可能无法在复杂项目上运行。 目前，这个TF2.0的晚间版本仍然不完整，并且正处于大力发展中。...虽然参考实现运行在单台设备，TensorFlow可以运行在多个CPU和GPU（和可选的CUDA扩展和图形处理器通用计算的SYCL扩展）。 ?
在极客学院有关Tensorflow的教程中，提到了这样几种安装方式：Pip, Docker, Virtualenv, Anaconda 或 源码编译的方法安装 TensorFlow。...2）管理包 Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。...图形处理器（GPU）具有大规模并行架构，由数千个更小且更有效的核芯（大致以千计）组成，能够同时处理多个任务。...方式二：修改配置文件 目前，在windows系统上使用python安装包安装时，都会自带安装pip软件，此时可以通过下述方式修改pip的配置文件。...运行结果。大致意思是，我的显卡支持GPU版本，所以提示我找不到一些库，如果想用gpu版本，请安装这些库，并且最后正确输出了Tensorflow的版本是1.15，无法使用gpu。
前两天，Google在TensorFlow开发者峰会上发布了TensorFlow 2.0 alpha版，TensorFlow官网也全新改版上线。...毕竟TensorFlow 2.0还是alpha版，不想破坏掉现有的TensorFlow的环境，所以决定先创建一个虚拟环境，在虚拟环境中进行尝鲜。...安装10.1之后，仍然提示找不到上面的so，尝试创建一个软链接，链接到10.1版本的so上，结果又提示版本不正确。最后还是老老实实下载10.0版本。...： tf.Tensor([4 6], shape=(2,), dtype=int32) TensorFlow 2.0 Alpha 版的更新重点放在简单和易用性上，主要进行了以下更新： 使用 Keras...在TensorFlow 1.x中，我们需要首先构建图形，然后通过tf.Session.run()执行图形的各个部分。
它变成了与采取深度学习框架相似的问题，并将其「引爆」以显示所有的边缘和顶点，然后划分图形来将问题映射至芯片上的多核，并控制这些处理器之间的通信，从而使它们拥有所需的数据。很简单，对不对？...Poplar 驱动一个以 PCIe 为接口的 16 个处理器的 Graphcore IPU 组件，它需要开发人员在 TensorFlow 中启动（这个团队正致力于将库和支持机制扩展到其他框架），随后构建所需训练的神经网络的描述...Graphcore 芯片最初令人着迷的一点便是能够在同一块硬件上进行高效训练和推理。Toon 告诉我们，实际上实现这一点并未涉及任何功能广泛的软件，它更像对深度神经网络问题采用图形功能。...Toon 解释道：「学习便是构建图表并进行优化以确立正确的答案、预测、推理以及判断，并且它们都只是图形中不同的优化任务。根本来说，它们都属于相同的计算。...如果我有一块可以连接在一起并使用多个处理器来进行速度训练的计算硬件，那么我可以使用其他处理器在不同的时间进行部署或推断；只要设计的处理器不必以特定的方式进行调整和控制来实现高性能，这便可能实现。」
TensorFlow 平台支持构建机器学习和基于深度学习的应用，这些应用可以在不同类型的边缘设备（例如手机和其他 IoT 设备）上运行。...在 Edge TPU 处理器上运行 TFLite Edge TPU 是一种小型处理器，能够执行深度前馈网络，例如卷积神经网络。 但是，它仅支持量化的 TFLite 模型。...Edge TPU 有两种可用方式： Coral 开发板，其中包含 TPU 以及预安装的所有必需软件和 API Edge TPU USB 扩展器，可在所需计算机上添加另一个处理器 USB 加速器与任何具有运行...第 4 部分：TensorFlow 2.0 - 迁移，总结 本书的本部分将以高级方式总结 TensorFlow 2.0（TF 2.0）的使用，以及与以前版本相比 TF 2.0 的兼容性差异。...TensorFlow 2.0（TF 2.0） 代码有两种方式。
在 Github 上有一个 TensorFlow 2.0 的教程 repo： ?...上运行，而不用来回使用 Python 和 CPU，可以显着提高性能。...创建了图表就可以使用 XLA 功能，XLA 可以分析图形并在执行速度和内存方面上提高其性能，运行更快，使用内存更少。 将模型部署到任何设备上，无论是移动电话还是集群都比较简单。...有一种混合 eager 和 graph 模式简单方法是在 eager 模式下运行，并使用defun ： TensorFlow 将自动开始创建图形，会话，提供数据，并获得最终的张量。 ?...这里面包含一个循环，当 autograph 将这个函数转换成 TensorFlow 版本时，它知道当它在图形模式下运行时，应该创建一个使用 TensorFlow 的 while_loop（） 操作的 graph
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